DeepEval ແມ່ນຫຍັງ
DeepEval ແມ່ນກອບວຽກປະເມີນຜົນແບບໂອເພນຊອດສຳລັບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLM) ທີ່ພັດທະນາໂດຍ Confident AI ເຊິ່ງສຸມໃສ່ການກວດສອບການຢັ້ງຢືນຜົນໄດ້ຮັບຂອງແບບຈຳລອງຄ້າຍຄືກັບການທົດສອບໜ່ວຍງານ (unit tests). ຜ່ານຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນທີ່ມີມາໃຫ້ເຊັ່ນ: ອາການຫຼອນ (hallucination), ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ, ຄວາມຊື່ສັດຂອງ RAG ແລະ ປະສົມປະສານຢ່າງສົມບູນແບບກັບກອບວຽກການທົດສອບ pytest, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມພັດທະນາສາມາດກວດສອບຄຸນນະພາບຜົນໄດ້ຮັບຂອງແອັບພລິເຄຊັນ AI ໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນທໍ່ສົ່ງ CI (Continuous Integration), ຮັບປະກັນວ່າແບບຈຳລອງຍັງคงຮັກສາລະດັບການປະຕິບັດງານທີ່ສູງຫຼັງຈາກການອັບເດດແຕ່ລະຄັ້ງ.
ມັນແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງ
ໃນເວລາພັດທະນາແອັບພລິເຄຊັນທີ່ອີງໃສ່ LLM, ນັກພັດທະນາມັກຈະປະເຊີນກັບບັນຫາຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ສະຖຽນລະພາບ, ຍາກທີ່ຈະວັດແທກຄຸນນະພາບ ແລະ ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເກີດອາການຫຼອນ. DeepEval ແກ້ໄຂບັນຫາການກວດສອບດ້ວຍມືທີ່ໃຊ້ເວລາດົນ ແລະ ມີຄວາມລຳອຽງໂດຍຜ່ານຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນມາດຕະຖານ ແລະ ການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງລະບົບ RAG ຫຼື ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງຄຳຕອບຂອງແຊັດບອດ, ເຄື່ອງມືນີ້ສາມາດໃຊ້ເພື່ອຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຢ່າງເຂັ້ມງວດ, ປັບປຸງຄວາມສະຖຽນລະພາບ ແລະ ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ຫຼັງຈາກເປີດນຳໃຊ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ຕົວຊີ້ວັດກວດສອບອາການຫຼອນ
- ການປະເມີນຄວາມຊື່ສັດຂອງ RAG
- ການວິເຄາະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງຄຳຕອບ
- ການເຊື່ອມໂຍງການທົດສອບ pytest
- ຮອງຮັບທໍ່ສົ່ງການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ (CI)
ຂໍ້ດີ
- ເປີດໃຫ້ໃຊ້ງານຟຣີ ແລະ ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງ
- ຮອງຮັບຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນທີ່ມີມາໃຫ້ຫຼາກຫຼາຍ
- ງ່າຍຕໍ່ການເຊື່ອມໂຍງກັບຂະບວນການພັດທະນາที่มีຢູ່
ຂໍ້ເສຍ
- ຕ້ອງການປະສົບການພື້ນຖານດ້ານການຂຽນໂປຣແກຣມ ແລະ ການທົດສອບ
- ການເພິ່ງພາອາໄສ API ພາຍນອກສຳລັບການປະເມີນຜົນອາດເຮັດໃຫ້ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພີ່ມເຕີມ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ກວດສອບຄຸນນະພາບການດຶງຂໍ້ມູນ ແລະ ການສ້າງຂອງລະບົບ RAG
- ທົດສອບຜົນໄດ້ຮັບຂອງ LLM ໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນທໍ່ສົ່ງ CI/CD
- ຕິດຕາມ ແລະ ປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບຂອງແຊັດບອດ
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມືຄວບຄຸມຄຸນນະພາບອັດຕະໂນມັດທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ໃນເວລາພັດທະນາ ແລະ ຮັກສາແອັບພລິເຄຊັນພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLM).
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
DeepEval ໃຊ້ໄດ້ຟຣີບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ, DeepEval ເປັນກອບວຽກປະເມີນຜົນແບບໂອເພນຊອດ, ນັກພັດທະສາມາດດາວໂຫລດ ແລະ ນຳໃຊ້ໃນໂຄງການໄດ້ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ.
ມັນຮອງຮັບຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນໃດແດ່?
ມັນມີຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນທີ່ສ້າງຂຶ້ນມາພ້ອມໃຊ້ງານເຊັ່ນ: ອາການຫຼອນ, ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ, ແລະ ຄວາມຊື່ສັດຂອງ RAG ເພື່ອຄວາມສະດວກໃນການກວດສອບຄຸນນະພາບຂອງຜົນໄດ້ຮັບ.
ວິທີການເຊື່ອມໂຍງມັນເຂົ້າໃນຂະບວນການພັດທະນາ?
ມັນສາມາດເຊື່ອມໂຍງໂດຍກົງກັບ pytest, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດດຳເນີນການທົດສອບແບບຈຳລອງໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນທໍ່ສົ່ງ CI ໄດ້.
ເຄື່ອງມື AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
AutoGen
Microsoft's open-source multi-agent framework enabling collaborative AI problem-solving.
LangGraph
ກອບວຽກຈັດລະບຽບ AI Agent ຈາກທີມງານ LangChain, ສ້າງ AI Agent ທີ່ມີສະຖານະ ແລະ ຄວບຄຸມໄດ້ດ້ວຍແຜນຜັງກຣາຟ (Graph)
HeyDonto
A semantic integration layer for healthcare data that aligns siloed dental and oncology data into actionable signals.
Luxonis
กล້ອງ AI ຄວາມເລິກ Edge ຊຸດ OAK, ປະມວນຜົນວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ (Computer Vision) ໂດຍກົງເທິງອຸປະກອນ
Ressl AI
The platform for training, evaluating, and deploying enterprise automation agents
Blocks.ai
The network layer for AI agents, enabling them to run anywhere and be called globally